Loading
Что произойдёт с компьютерными системами дальше?

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?

Крис Диксон — известный венчурный капиталист, которые вкладывал свои деньги во множество стартапов, включая Pinterest, Foursquare и прочие. Кому как не ему знать, какие технологии должны появиться в мире в ближайшем будущем. Мы приводим перевод его статьи.

Компьютерная индустрия развивается в двух независимых циклах: циклах финансов и продуктов. В последнее время было много паники по поводу нашего места в финансовом цикле. Финансовые рынки привлекают немало внимания. Они подвержены непредсказуемым и бесконтрольным колебаниям. По сравнению с ними цикл изготовления продуктов привлекает гораздо меньше внимания, несмотря на то, что именно он двигает компьютерную индустрию вперёд. Мы можем попытаться понять и предсказать дальнейшее развитие продуктового цикла, изучая прошлое и экстраполируя его на будущее.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Компьютерные эпохи сменяются каждые 10-15 лет

Продуктовые циклы технологий дополняют взаимодействие между платформами и приложениями. Новые платформы способствуют появлению новых приложений, которые, в свою очередь, делают новые платформы более ценными, создавая положительную обратную связь. Небольшие ответвления от цикла технологий появляются постоянно, но каждый раз примерно в одно и то же время (каждые 10-15 лет) основные циклы начинают кардинально менять вычислительные мощности.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Финансовые и продуктовые циклы развиваются почти независимо друг от друга

 

ПК позволил предпринимателям создавать текстовые редакторы, электронные таблицы и множество других настольных приложений. Интернет обеспечил существование поисковых систем, электронная торговли, электронной почты, сервисов для обмена сообщениями, социальных сетей, бизнес-приложений SaaS и многих других сервисов. Смартфоны позволили создать мобильные сервисы для обмена сообщениями, мобильные социальные сети, а также услуг по запросу вроде каршеринга. Сейчас мы где-то в середине мобильной эры. И вероятно, нас ждёт ещё много мобильных инноваций.

Эпоху каждого продукта можно разделить на 2 фазы: 1) фаза созревания, когда новая платформа появляется, но она пока дорога, незавершена и не слишком удобна в использовании; 2) фаза роста, когда новый продукт начинает решать все эти проблемы, давая старт экспоненциальному росту.

Apple II был выпущен в 1977 году (а Altair — в 1975), но именно выход IBM PC в 1981 году спровоцировал начало фазы роста.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Продажи ПК в год

Фаза созревания интернета пришлась на 80-е-начало 90-х гг, когда это был, в основном, текстовый инструмент, который использовался в научных кругах и правительстве. Выпуск веб-браузера Mosaic положил начало фазе роста, которая продолжается до сих пор.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Пользователи интернета по всему миру

В 90-е уже существовали мобильные телефоны, а в начале 2000-х появились первые смартфоны вроде Sidekick и Blackberry, но на самом деле фаза роста смартфонов началась в 2007-2008 году с выпуска iPhone, а затем и Android. С тех пор смартфоны стали невероятно распространены: на сегодняшний день смартфоны есть у 2 миллиардов человек. К 2020 году они будут у 80% населения планеты.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Продажи смартфонов за год

Если модель повторяется каждые 10-15 лет, следующая компьютерная эпоха должна войти в фазу роста в ближайшие несколько лет. Согласно этому сценарию, мы уже должны быть в фазе созревания. Существует целый ряд важных тенденций в аппаратном и программном обеспечении, которые позволяют нам предположить, какой может быть следующая компьютерная эпоха. Здесь я расскажу об этих тенденциях и сделаю предположения о нашем будущем.

Аппаратное обеспечение: миниатюрное, дешёвое и повсеместное

В эпоху ЭВМ только крупные компании могли позволить себе компьютер. Миникомпьютеры были доступны более мелким организациям, ПК находились дома и в офисах, а смартфоны принадлежали отдельным людям.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Размеры компьютеров стабильно уменьшаются

Сейчас мы вступаем в эпоху, где процессоры и датчики становятся такими дешёвыми, что компьютеров скоро стане больше, чем людей.

Для этого есть 2 причины. Одна из них заключается в стабильном прогрессе полупроводниковой промышленности на протяжении последних 50 лет (закон Мура). Вторая — в том, что Крис Андерсон называет «мирным дивидендом войны смартфонов»: ошеломительный успех смартфонов привлёк большое количество инвестиций в процессоры и датчики. Если вы разберёте современный дрон, гарнитуру виртуальной реальности или устройство интернета вещей, вы обнаружите, что большинство деталей принадлежит смартфонам.

В современную эпоху полупроводников акцент сместился с отдельных процессоров на связки специализированных микросхем, образующих систему.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Цены на компьютеры неуклонно падали

Типичная интегральная система связывает энергоэффективный процессор ARM и специальные чипы для обработки графики, связи, управления мощностью, обработки видео и много другого.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Raspberry Pi Zero: компьютер 1ГГц на базе Linux за 5 долларов

Из-за этой новой структуры цены на стандартные компьютерные системы упали со 100 до 10 долларов. Raspberry Pi Zero — это компьютер 1 ГГц на базе Linux, который вы можете купить за 5 долларов. За ту же цену вы можете купить микроконтроллер с Wi-Fi, который будет работать с Python. Скоро эти чипы будут стоить меньше доллара. Это будет экономически эффективно, так что вы сможете вставить в свой компьютер почти всё что угодно.

В то же время наблюдается впечатляющее повышение производительности у компьютеров класса люкс. Особое значение имеют графические процессоры, лучшие из которых производит Nvidia. Они важны не только для традиционной обработки графики, но и для алгоритмов машинного обучения и устройств виртуальной и дополненной реальности. Компания Nvidia обещает существенное увеличение производительности в ближайшие годы.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Квантовый компьютер от Google

Символичной технологией являются квантовые вычисления, которые пока существуют только в лабораториях, но если они станут коммерчески оправданными, это может привести к существенному увеличению производительности некоторых классов алгоритмов в таких областях как биология и искусственный интеллект.

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в программном обеспечении происходит много чего интересного. Хорошим примером являются распределённые системы. Поскольку число устройств растёт просо в геометрической прогрессии, стало крайне важно 1) параллелизовать задачи на нескольких устройствах, 2) взаимодействовать и координировать работу разных устройств. Интересные технологии распределённых систем включают в себя системы вроде Hadoop и Spark для распараллеливания проблем больших данных или Bitcoin/блокчейн для защиты данных и активов.

Но пожалуй, самые впечатляющие прорывы в программном обеспечении происходят в области искусственного интеллекта, за которым стоит долгая история обмана и разочарования. Сам Алан Тьюринг сказал, что к 2000 году машины смогут успешно имитировать поведение людей. Тем не менее, есть все основания полагать, что искусственный интеллект входит в свой золотой век.

«Машинное обучение является ключевым, преобразующим путём к переосмыслению всего, что мы делаем,»- генеральный директор Google Сундар Пичаи.

Много шумихи вокруг искусственного интеллекта сосредоточено именно вокруг глубинного обучения, техники машинного обучения, которая получила популярность благодаря знаменитому проекту Google 2012 года, в котором гигантский кластер компьютеров использовался для того, чтобы научиться распознавать кошек на видео на YouTube. Глубинное обучение является потомком нейронных сетей, технологии, возникновение которой датируется 1940-ми годами. Её вернули к жизни благодаря сочетанию нескольких факторов, включая новые алгоритмы, дешёвые параллельные вычисления, а также широкую доступность больших массивов данных.

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Частота ошибок ImageNet (красная линия = производительность человека)

Довольно заманчиво отнести глубинное обучение к разряду заумных словечек из Кремниевой долины. Однако, интерес к нему поддерживается впечатляющими теоретическими и реальными результатами. Например, частота ошибок у победителей популярного конкурса машинного зрения ImageNet находилась на уровне 20-30% до использования глубинного обучения. За счёт глубинного обучения точность выигрышных алгоритмов постоянно улучшалась, а в 2015 году превзошла возможности человека.

Многие работы, массивы данных и инструменты программного обеспечения, связанные с машинным обучением, имеют открытый исходный код. Это довольно демократично, потому что благодаря этому отдельные люди и небольшие организации могут создавать мощные приложения. WhatsApp смог создать всемирную сеть обмена сообщениями, которая обслуживает 900 миллионов пользователей. Причём для этого понадобилось всего 50 инженеров по сравнению с тысячами специалистов, которые понадобились бы для создания предыдущих поколений подобных систем. Этот «эффект WhatsApp» теперь происходит в сфере искусственного интеллекта. Инструменты программного обеспечения вроде Theano и TensorFlow в сочетании с центрами обработки облачных данных для обучения и недорогими графическими процессорами для внедрения в систему позволяют небольшим командам инженеров создавать ультрасовременные системы искусственного интеллекта.

Например, есть программист-одиночка, который работает над параллельным проектом с использованием TensorFlow для колоризации чёрно-белых фотографий:

Что произойдёт с компьютерными системами дальше?
Слева — чёрно-белое изоблажение. Посередине — автоматически колоризованное. Справа — в натуральном цвете.

А вот небольшой стартап, который создал классификатор объектов в режиме реального времени:

Классификатор объектов в режиме реального времени Teradeep

Который, конечно, напоминает известную сцену из научно-фантастического фильма:

«Терминатор»

Одним из первых применений глубинного обучения крупной технологической компанией стала функция поиска в приложении Google Photos, которое поразительно умно.

Пользователь ищет фотографии Биг-Бена

Скоро мы заметим существенные улучшения интеллекта всех видов продуктов, включая голосовых помощников, поисковые системы, чат-ботов, 3D-сканеры, переводчики, автомобили, дроны, системы медицинской визуализации и многое другое.

«Легко предсказать бизнес-план на ближайшие 10 тысяч стартапов: возьмите Х и добавьте искусственный интеллект. Это очень важно, и теперь оно уже здесь,»- Кевин Келли.

Стартапы, создающие продукты на базе искусственного интеллекта, должны сосредотачиваться на конкретных приложениях, чтобы конкурировать с крупными технологическими компаниями, у которых эта технология является основным приоритетом. По мере сбора данных системы искусственного интеллекта становятся лучше, таким образом можно создать эффективный маховик эффекта сетевых данных (больше пользователей→ больше данных→ лучше продукт→ больше пользователей). Стартап по картографированию Waze использовал эффект сетевых данных для улучшения качества карт по сравнению с его главными конкурентами. Успешный стартапы, связанные с искусственным интеллектом будут следовать той же стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

В настоящее время в стадии созревания находится целый ряд новых компьютерных платформ, которые вскоре станут гораздо лучше (и, возможно, войдут в стадию роста), поскольку они включают в себя последние достижения в области программного и аппаратного обеспечения. Несмотря на то, что они спроектированы и укомплектованы по-разному, у них есть нечто общее: они дают нам новые и дополненные возможности за счёт нанесения на весь мир умного виртуального слоя. Вот краткий обзор некоторых новых платформ:

Автомобили. Крупные технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla вкладывают значительные средства в автономные автомобили. Полуавтономные автомобили вроде Tesla Model S уже доступны и скоро будут быстро улучшаться. Чтобы добиться полной автономности, требуется больше времени, но, вероятно, не больше 5 лет. Сейчас уже существуют полностью автономные автомобили, которые почти также хороши, как обычные водители. Однако, по культурным и юридическим причинам полностью автономные автомобили должны быть гораздо лучше людей, чтобы они получили широкое распространение.

Автономный автомобиль картографирует окружающую обстановку

Ожидается, что в дальнейшем будет ещё больше инвестиций в автономные автомобили. Помимо крупных технологических компаний крупные автопроизводители тоже начали серьёзно относится к автономности. Вы даже можете увидеть некоторые интересные продукты от стартапов. Программные инструменты глубинного обучения стали настолько хороши, что один единственный программист смог создать полуавтономный автомобиль:

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. На данный момент потребительские дроны оснащены современным техническим оборудованием (по большей части, это детали смартфонов и ещё некоторые механические части), но довольно-таки простым программным обеспечением. В ближайшем будущем мы увидим дроны, у которые будет передовое компьютерное зрение и другие технологии на основе искусственного интеллекта, благодаря которым они станут более безопасными и эффективными, ими будет проще управлять. Любительская видеография по-прежнему будет популярной, но и у неё появятся важные случаи коммерческого использования. Существуют десятки миллионов опасных профессий, связанных с залезанием на здания, башни и другие конструкции, которые можно выполнять гораздо эффективнее и безопаснее при помощи дронов.

Полностью автономный полёт дрона

Интернет вещей. Очевидно, что устройства интернета вещей  используются для экономии энергии, безопасности и удобства. Nest и Dropcam являются яркими примерами первых двух категорий. Одним из наиболее интересных продуктов из категории «Удобство» является Amazon Echo.

Большинство людей считают Echo диковинкой, пока они не попробуют и не поймут, насколько оно полезно. Это отличная демонстрация того, как эффективно голосовое управление в качестве пользовательского интерфейса. Однако, должно пройти ещё некоторое время, чтобы мы могли вести полноценные разговоры с ботами с универсальным интеллектом. Но как доказывает Echo, голосовое управление может добиться успеха и в нынешних ограниченных условиях. Распознавание языка должно быстро улучшаться, поскольку последние достижения в области глубинного обучения проникают в серийные устройства.

Интернет вещей также найдёт своё место в бизнесе. Например, устройства с датчиками и сетевыми подключениями чрезвычайно полезны для мониторинга промышленного оборудования.

Носимые устройства. Сегодня носимые компьютеры ограничены несколькими факторами, включая аккумулятор, связь и обработку информации. Наиболее успешные из них сосредоточены на специализированных приложениях, например, для отслеживания физической активности. По мере того, как аппаратное обеспечение продолжит улучшаться, носимые устройства будут поддерживать больше приложений, как это сейчас делают смартфоны, открывая всё новые и новые возможности. Как и в интернете вещей, голосовое управление, возможно, станет основным пользовательским интерфейсом.

Суперумный наушник с искусственным интеллектом из фильма «Она»

Виртуальная реальность. 2016 год будет захватывающим годом для виртуальной реальности: выпуск Oculus Rift и HTC/Valve Vive (а возможно, и Sony Playstation VR) означает, что удобные системы виртуальной реальности с эффектом полного погружения станут, наконец, общедоступны. Системы ВР должны быть по-настоящему хороши, чтобы избежать эффекта «зловещей долины». Правильная виртуальная реальность требует специальных экранов (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и малым послесвечением), мощной графической платы, а также возможности отслеживать точное местоположение пользователя. В этом году люди смогут впервые испытать на себе так называемый эффект присутствия, когда ваши чувства обмануты настолько, что вы чувствуете, будто перенеслись в виртуальный мир.

Демо Oculus Rift Toybox

Гарнитуры ВР продолжат улучшаться и становиться более доступными. Основные направления исследования будут включать в себя: 1) новые инструменты для создания ранее представленного и/или снятого ВР контента; 2) машинное зрение для отслеживания и сканирования прямо с телефона или гарнитуры и 3) распределённые внутренние системы для размещения крупных виртуальных сред.

Трёхмерный мир, созданный в масштабах комнаты

Дополненная реальность. Вероятно, дополненная реальность появится после виртуальной, потому у неё почти те же самые требования плюс новые технологии. Например, для дополненной реальности нужно передовое машинное зрение с малой задержкой, которое бы убедительно объединило реальные и виртуальные объекты в интерактивной сцене.

Реальные и виртуальные объекты (из фильма «Kingsman: Секретная служба»)

Тем не менее, дополненная реальность, вероятно, появится раньше, чем вы думаете. Следующим демо-ролик был снят непосредственно при помощи устройства дополненной реальности Magic Leap:

Демо Magic Leap: реальная среда, виртуальные герои

Что дальше?

Возможно, что модель 10-15-летних вычислительных циклов закончилась, и мобильная эпоха является последней. Также возможно, что следующая эпоха пока не наступит или что важна будет только часть из рассмотренных технологий.

Я склонен думать, что мы находимся на пороге не одной, а нескольких новых эпох. «Мирный дивиденд войны смартфонов» создал кембрийский взрыв новых устройств, а разработка программного обеспечения, особенно искусственного интеллекта, сделает эти устройства умными и полезными. Многие футуристичные технологии, рассмотренные сегодня, существуют уже сегодня и будут широко доступны в ближайшем будущем.

Наблюдатели отметили, что многие из этих технологий находятся в ужасном «подростковом периоде». Это всё, потому что они находятся в стадии созревания. Как компьютеры в 70-е, интернет в 80-е, смартфоны в начале 2000-х, мы видим кусочки будущего, но оно пока не совсем здесь. Тем не менее будущее наступает: рынки двигаются вверх и вниз, волнение появляется и исчезает, но компьютерные технологии неуклонно движутся вперёд.

comments powered by HyperComments